Resumen ejecutivo

Este reporte usa la base limpia preliminar generada previamente (base_limpia_preliminar.csv).
El desenlace principal es mortalidad intrahospitalaria, codificada como vivo vs. muerto.

Distribución del desenlace
Estado n %
Vivo 133 83.1%
Muerto 27 16.9%

Nota metodológica: TyG se recalculó como LN(triglicéridos × glucosa / 2), que es la fórmula indicada en el plan. La base original Excel y la base SPSS almacenan transformaciones distintas, por lo que esta decisión debe confirmarse antes del informe final.

Tabla 1. Características clínicas basales

Tabla 1. Características clínicas basales por estado de mortalidad
Characteristic Overall
N = 1601		 Vivo
N = 1331		 Muerto
N = 271		 p-value2
Edad, años 66.00 (59.00, 73.00) 66.00 (59.00, 71.00) 73.00 (61.00, 85.00) 0.002
Sexo


0.2
    Mujer 58 (36%) 45 (34%) 13 (48%)
    Hombre 102 (64%) 88 (66%) 14 (52%)
Comorbilidades


>0.9
    Ninguna 10 (6.3%) 9 (6.8%) 1 (3.7%)
    Diabetes 10 (6.3%) 9 (6.8%) 1 (3.7%)
    Hipertensión arterial 35 (22%) 28 (21%) 7 (26%)
    Enfermedad renal crónica 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%)
    Otra 1 (0.6%) 1 (0.8%) 0 (0%)
    2 o más comorbilidades 104 (65%) 86 (65%) 18 (67%)
Tipo de infarto


>0.9
    STEMI 122 (76%) 101 (76%) 21 (78%)
    NSTEMI 38 (24%) 32 (24%) 6 (22%)
1 Median (Q1, Q3); n (%)
2 Wilcoxon rank sum test; Fisher’s exact test

Tabla 2. Variables continuas y biomarcadores

Tabla 2. Variables continuas y biomarcadores por estado de mortalidad
Characteristic Overall
N = 1601		 Vivo
N = 1331		 Muerto
N = 271		 p-value2
Glucosa plasmática al ingreso, mg/dL 159.55 (122.35, 226.85) 144.00 (116.60, 204.00) 204.00 (172.00, 304.70) <0.001
Leucocitos séricos 11.75 (10.10, 14.90) 11.30 (10.00, 14.20) 14.80 (12.40, 18.20) <0.001
Índice leucoglucémico recalculado 1.93 (1.31, 2.96) 1.80 (1.22, 2.71) 3.47 (2.37, 4.97) <0.001
Triglicéridos en ayunas, mg/dL 136.00 (101.00, 181.35) 131.70 (96.50, 174.00) 169.00 (124.70, 208.00) 0.005
Glucosa en ayunas, mg/dL 159.55 (122.85, 226.85) 144.00 (117.60, 204.00) 204.00 (172.00, 304.70) <0.001
TyG recalculado 9.31 (8.90, 9.81) 9.22 (8.82, 9.67) 9.82 (9.36, 10.25) <0.001
1 Median (Q1, Q3)
2 Wilcoxon rank sum test

Figura 1. Boxplots con significancia estadística

Tabla 3. Modelos logísticos ajustados

Los modelos se ajustaron por edad, sexo y tipo de infarto. El efecto del marcador principal se reporta por cada incremento de una desviación estándar.

Tabla 3. Regresión logística para mortalidad intrahospitalaria
Marcador OR ajustado IC 95% p
Glucosa al ingreso, por 1 DE 1.68 1.13 - 2.60 0.013
IGL recalculado, por 1 DE 2.53 1.57 - 4.25 <0.001
TyG recalculado, por 1 DE 2.99 1.79 - 5.32 <0.001
Modelos ajustados por edad, sexo y tipo de infarto. Los marcadores continuos se estandarizaron por 1 desviación estándar.

Tabla 4. Desempeño predictivo ROC

Tabla 4. Desempeño ROC preliminar
Marcador AUC IC 95% AUC Punto de corte Youden Sensibilidad Especificidad
Glucosa plasmática al ingreso 0.711 0.610 - 0.811 160.050 0.852 0.579
Índice leucoglucémico recalculado 0.768 0.675 - 0.860 2.368 0.778 0.662
TyG recalculado 0.749 0.650 - 0.847 9.784 0.630 0.805

Figura 2. Curvas ROC

Hallazgos de calidad de datos

Data-cleaning log preliminar

Fuente principal inspeccionada: Captura de datos 1.xlsx. Fuente SPSS inspeccionada: Base de datos y Analisis Trabajo investigacion.sav con 160 registros y 13 columnas. Unidad de análisis asumida: paciente/folio. Registros: 160. Folios duplicados: 0. Desenlace mortalidad: 27/160 muertes (16.9%). Codificación original: 1 = vivo, 2 = muerto.

Hallazgos críticos para revisar

  • IGL: 3 registros no coinciden con la fórmula glucosa * leucocitos / 1000 con tolerancia 0.01. Folios afectados: 1, 2, 3.
  • TyG: 160/160 registros no coinciden con la fórmula del plan LN(triglicéridos * glucosa / 2). Los 160/160 registros sí coinciden con LN(triglicéridos * glucosa) / 2, que parece ser la fórmula usada en la hoja.
  • SPSS/SAV: 4 registros no coinciden con la fórmula de IGL. En TyG, 157/160 registros coinciden con triglicéridos * glucosa / 2 sin logaritmo y 0 registros coinciden con las variantes logarítmicas evaluadas. Por tanto, Excel y SAV no almacenan el mismo TyG.
  • Fechas: 4 pacientes marcados como muertos no tienen fecha de muerte.
  • Supervivencia/Kaplan-Meier/Cox: no es recomendable todavía porque los vivos no tienen fecha de egreso o censura; solo hay fecha de biomarcadores. Puede analizarse mortalidad intrahospitalaria con logística.

Faltantes por variable

faltante_%
folio 0
edad 0
sexo 0
comorbilidades 0
comorbilidad_otro 11.9
mortalidad 0
glucosa_ingreso 0
igl_glucosa 0
leucocitos 0
igl_original 0
tipo_infarto 0
tipo_infarto_otro 100
trigliceridos 0
glucosa_ayunas 0
tyg_original 0
fecha_muerte 85.6
fecha_biomarcadores 0
fecha_biomarcadores_2 0
muerte 0
igl_calculado 0
tyg_calculado_plan 0
tyg_formula_excel_probable 0
diff_igl 0
diff_tyg_plan 0
diff_tyg_excel_probable 0
dias_hasta_muerte 85.6

Tiempo hasta muerte en fallecidos con fecha disponible

dias_hasta_muerte
count 23
mean 12.913
std 38.664
min 0
25% 0.5
50% 3
75% 7
max 187

Recomendación de limpieza preliminar

  • Mantener la base original intacta.
  • Usar igl_calculado para análisis si se confirma la definición del protocolo.
  • Confirmar con el equipo si TyG debe recalcularse como LN(TG * glucosa / 2); esta es la fórmula del plan y la más habitual. La hoja actual usa otra transformación.
  • Solicitar fecha de egreso o fecha de último seguimiento si se desea análisis de supervivencia.

Notas para versión final